Modelo de Transporte Estratégico Verasión 1.0.pdf

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“Decenio de la Igualdad de Oportunidades para mujeres y hombres”
“Año del Bicentenario del Perú: 200 años de Independencia”
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Anexo A: Documento Técnico Descriptivo del Modelo de
Transporte Estratégico, Versión 1.0.

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ÍNDICE
1. OBJETIVOS ........................................................................................................................... 11
2. ALCANCES ............................................................................................................................ 11
3. DESARROLLO ...................................................................................................................... 11
3.1. ÁMBITO DE ESTUDIO Y ZONIFICACIÓN.................................................................... 11
3.2. CONSTRUCCIÓN DEL ESCENARIO BASE (MT 2019)............................................. 12
3.2.1. Modelo de Oferta ................................................................................................. 13
3.2.2. Modelo de Demanda........................................................................................... 15
3.2.3. Calibración y Validación del Modelo de Asignación de Transporte...... 17
3.2.4. Factores de expansión día................................................................................ 17
3.2.5. Vectores de Viaje por Categoría de Hogar para Año 2019 (viajes 2019)
20
3.3. MODELO DE 4 ETAPAS.................................................................................................. 21
3.3.1. Etapa 1: Inicialización ........................................................................................ 24
3.3.2. Etapa 2: Asignación Camiones........................................................................ 25
3.3.3. Etapa 3: Generación ........................................................................................... 25
3.3.4. Etapa 4: Distribución.......................................................................................... 27
3.3.5. Etapa 5: Elección modal.................................................................................... 28
3.3.6. Etapa 6: Asignación privado ............................................................................ 29
3.3.7. Método Pívot o incremental.............................................................................. 31
3.3.8. Etapa 7: Asignación Privado y Público ......................................................... 31
3.4. ADMINISTRACIÓN DEL MODELO DE TRANSPORTE............................................. 33
ILUSTRACIONES
ILUSTRACIÓN 1: SECUENCIA DE FLUJO DE LA MODELIZACIÓN GENERAL ................11
ILUSTRACIÓN 2: METODOLOGÍA GENERAL DESARROLLADA.......................................12
ILUSTRACIÓN 3: DESAGREGACIÓN DE VIAJES DESDE BIG DATA A MT 2019.............16
ILUSTRACIÓN 4: PROCESO DE LA PARTICIÓN MODAL DE MATRIZ BASE BIG DATA
1195X1195 .....................................................................................................................16

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ILUSTRACIÓN 5:COMPARACIÓN HORARIA ENTRE LOS SISTEMAS..............................19
ILUSTRACIÓN 6:MODELO SECUENCIA DE 4 ETAPAS .....................................................22
TABLAS
TABLA 1: CENTROIDES, NODOS Y ENLACES...................................................................13
TABLA 2: LÍNEA 1 DEL METRO PORCENTAJE EN PERÍODOS DEL DÍA.........................18
TABLA 3: METROPOLITANO (TRONCAL) PORCENTAJE POR PERÍODO DEL DÍA........18
TABLA 4: CORREDORES COMPLEMENTARIOS PORCENTAJE POR PERÍODO DEL DÍA18
TABLA 5: PORCENTAJE PROMEDIO POR PERÍODO DEL DÍA ........................................20
TABLA 6: VIAJES MOTORIZADOS PERÍODO MAÑANA Y BHI ..........................................20
TABLA 7: HOGARES POR LAS 6 CATEGORÍAS Y ZONAS DE TRÁNSITO ......................21
TABLA 8: LOS RESULTADOS DE LOS VIAJES...................................................................21

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OBJETIVOS
Coadyuvar, a partir de la definición y construcción de escenarios del actual sistema de transporte,
en la evaluación y elaboración de los estudios técnicos, planes y proyectos que correspondan
formular y aprobar a la ATU para la organización, implementación y gestión el Sistema Integrado de
Transporte de Lima y Callao.
ALCANCES
El presente documento abarca las diferentes etapas de construcción y puesta en operación del
Modelo de Transporte de la ATU, desde la etapa de su inicialización (construcción de la oferta) hasta
la asignación de viajes privados y públicos (comportamiento de los viajes y/o representación del
sistema de transporte), los cuales se encuentran en el entorno de la plataforma TransCAD (versión
9.0). Es de aplicación de las unidades orgánicas de esta entidad, a cargo de la formulación, análisis
y elaboración de los planes, estudios y proyectos de competencia de la ATU.
DESARROLLO
El proceso sintetizado de la modelización general para el desarrollo del modelo de transporte ATU
siguió la siguiente secuencia de flujo:
Ilustración 1: Secuencia de flujo de la modelización general
Fuente: elaboración propia
1.1. ÁMBITO DE ESTUDIO Y ZONIFICACIÓN
Abarca todo el ámbito de las provincias de Lima y Callao, con sus 50 distritos. El ámbito de estudio
fue particionado en 1,195 zonas de tránsito internas y 14 zonas de tránsito externas.

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 Zonas internas al AMLC4 con 1,195 zonas de tránsito;
 Zonas externas al AMLC con 14 zonas externas;
 Total, de 1,209 zonas de tránsito.
La base de la configuración de las zonas de tránsito, fueron la cartografía del INEI, principalmente
los datos de Los Censos de Población y Vivienda, Nivel Socio económico.
Las zonas de tránsito se han homologado con las zonas de tránsito de anteriores estudios realizados
en la ciudad, para poder compatibilizarlas5. Las zonas externas se han mantenido en su localización
real dentro del Departamento de Lima, para poder incorporar proyectos regionales que impacten en
la movilidad del AMLC.
1.2. CONSTRUCCIÓN DEL ESCENARIO BASE (MT 2019)
El Modelo de Transporte se realizó para el período pico de la mañana (promedio de hora entre las
07:00 a 09:00 am) para un día típico de entre semana, correspondiente al año 2019.
La red vial usó los datos del OpenStreetMap6, el cual tiene un alto grado de detalle y desagregación,
lo que permite representar de manera más realista la vialidad de la ciudad.
El modelo de transporte ha usado los datos del Censo Nacional de Población y Vivienda del 2017
en su versión final, así como, los Planos Estratificados de Lima Metropolitana a Nivel de Manzanas
2020, ambas de fuentes del Instituto Nacional de Estadísticas e Informáticas (INEI), información de
interés geo-referenciada.
Se dispuso de las matrices de viajes a partir de la huella digital de los teléfonos celulares,
correspondientes al estudio denominado Big Data (datos correspondientes al mes de mayo 2019).
Se contó con los datos de validaciones de pasajes de la Línea 1 del Metro, sistema Metropolitano y
de los Corredores Complementarios, que fueron datos, además de otros, para la calibración del
modelo.
La metodología general para la construcción del modelo de transporte, se muestra en la siguiente
ilustración.
Ilustración 2: Metodología general desarrollada
4 AMLC = Área Metropolitana de Lima y Callao
5 Estudio de Línea 1, Línea 2, Línea 3, Línea 4, Planes Maestros 2004 y 2012 y Estudio de Big Data.
6 www.openstreetmap.org o OSM

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En los siguientes numerales se explicará cada actividad mostrada en la ilustración previa.
1.2.1. Modelo de Oferta
El modelo de oferta corresponde a la infraestructura vial, sistema de rutas y sus atributos
respectivos. Las restricciones de circulación vial y demás normas de tránsito.
1.2.1.1. Red Vial
La red vial fue oobtenida del OpenStreetMap.org (OSM) con un alto nivel de detalle,
significativamente mayor, si se compara con el modelo de transporte anterior del proyecto de la
Línea 4. La diferencia de mejora en la cantidad de objetos de nodos y enlaces es significativa, la
que se muestra en la siguiente tabla.
Tabla 1: Centroides, nodos y enlaces
Objeto Red vial de
estudio Línea 4
El modelo ATU
2019
Centroides 780 1,209
Nodos (*) 10,210 136,344
Enlaces 16,302 221,308
(*) se incluye los centroides
El alto nivel de detalle tiene un costo mayor en cuanto a tiempo de computación7. La red vial se le
ha asignado los atributos provenientes de del estudio “Consultoría Integral del Concurso de
7 Las características recomendables del equipo o PC deben ser: RAM superior 32GB, Procesador superior 3.7 GHz, Disco
duro Solido SSD superior a 400 GB, sistema operativo de 64 bits
MODELO DE
TRANSPORTE
(Periodo Pico de la
Mañana)
1. Modelo de
Oferta
-Importacion de la red
vial nivel navegacion
(www.openStreetmap.
org)
-Codificacion y
parametrizacion de la
red vial
-Sistemas de rutas
-Itinerarios, intervalos
y tipos
3. Calibracion y
Validacion
-Aforo vehicular
-Tiempos de viaje
T.privado y publico
-Datos de Linea1,
Metropolitano y
Corredores
2. Modelo de
Demanda
-Zonas de Tránsito
-Planos estratificados,
ingreso percapital INEI
-Matrices del Estudio
de BIG-DATA
Telefonica (Periodo
Pico Mañana, Mayo
2019)
-Matrices
complmentarias de
Carga y externas de
otros fuentes DUM

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Proyectos Integrales para la Concesión de la Línea 4 de la red básica del Metro de Lima y Callao –
abril 2018”.
1.2.1.2. Sistema de Rutas de Transporte
Se integran todas las rutas del sistema autorizado por la ATU (servicios convencionales,
Metropolitano, Corredores y Línea 1 del Metro). La red de rutas convencionales contiene ajustes
realizados en base a observaciones e información obtenida por la propia ATU.
Se tienen dibujadas 1,198 rutas (ida más vuelta) y con 81,701 paraderos. No se ha representado
los recorridos de los “colectivos” ni de los recorridos de mototaxi8.
Se han realizado agrupaciones de las rutas para poder ser analizados de manera adecuada, como
sigue:
 Sistema metro con la Línea 1 en operación (grupo GG=90)
 Sistema de rutas tipo BRT o el Metropolitano y sus alimentadores (grupo GG=80)
 Sistema de rutas de Corredores Complementarios (CC) grupo GG=70
 Sistemas de rutas Interprovinciales (RI) grupo GG=50, son rutas interprovinciales que
ingresan y salen de la AMLC en el período de modelación.
 Sistema de rutas convencionales (Grupo GG=10)
En todos los casos tienen subgrupos (SG) que caracteriza el tipo de servicio y subgrupo
complementario (SGC) para incorporar rutas que tiene una variante.
En cuanto a los paraderos (stops) de las rutas, se considera:
 Los sistemas de rutas más organizados como Metro Línea 1, Metropolitano, Corredores
Complementario ya tienen sus paraderos definidos;
 Las rutas convencionales tienen paraderos en los extremos de las rutas y luego cada 5
nodos (esto al no tener una definición clara del uso de paraderos en la operación).
Una mayor cantidad de paraderos (stop) impactan en los tiempos de cálculo computacional.
En cuanto a los itinerarios, intervalos, tipo de vehículo y tarifas, se utiliza datos que provienen de la
ATU del año 2019. Las tarifas toman datos del año 2019 considerando tarifas planas, con
descuentos por transbordo para los el Metropolitano y zonales para las rutas convencionales (las
tarifas de convencionales no están regulado y se encuentra a libertad del operador).
Con respecto al transporte de carga, se ha considerado las restricciones establecidas en el Decreto
de Alcaldía N°011 del 5 de setiembre del 2019 emitida por la Municipalidad Metropolitana de Lima,
de acuerdo al tamaño y capacidad de transporte (en toneladas) y horarios del día.
8 Los colectivos servicio no reconocido por la normatividad vigente, pero que en la práctica existen. Los servicios de mototaxi
(vehículos menores de tres ruedas) no tienen un recorrido específico que lo define el viajero, pero los trayectos son muy
cortos y cubren principalmente la carencia de servicio de transporte público convencional debido a la baja demanda en la
zona.

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1.2.2. Modelo de Demanda
El modelo de demanda está constituido por las zonas de tránsito, descrito anteriormente, y las
matrices de viaje, las cuales fueron construidas en base a las matrices del estudio de Big Data,
como se describe a continuación.
Las matrices finales presentan la siguiente estructura:
 01 matriz de viajes de transporte publico
 01 matriz de vehículos de autos privados y taxis
 03 matriz de vehículos de camiones
Para los sistemas públicos y privados fueron utilizados los resultados del “Servicio de análisis de
Movilidad Urbana en la Plataforma de Big-Data”, elaborado por la Autoridad Autónoma del Tren
Eléctrico (AATE) hoy parte de la ATU. Ese servicio, tuvo entre otros el siguiente objetivo:
 Elaborar una nueva base de datos anonimizada, extrapolada y agregada a toda la población
de Lima y Callao para el mes de mayo 2019 utilizando el censo 2017 y los Planos
Estratificados de Lima Metropolitana a nivel de manzana 2020 para la extrapolación, así
como, elaborar las matrices origen - destino de viajes anonimizados, extrapolados y
agregados de los viajeros de telefonía móvil.
Las características más relevantes de la matriz obtenida de Big Data fueron:
 Se consideraron todos los viajes del mes de mayo del 2019 (excepto el 1er de mayo que
fue un miércoles);
 Viajes con una duración más de 12 minutos y recorridos mayores a 600 metros;
 Para considerar que un viaje a concluido, debe tener una estancia mínima de 30 minutos;
 Los viajes tienen una zona origen y zona de destino, de acuerdo con el estudio (Telefónica,
2019) se denomina micro zonas (335x335);
 Tipo de día del viaje (lunes a domingo);
 Hora de viaje en rangos de hora como de 6 a 9 horas, 9 a 11 horas, etc.
 Los datos personales (anonimizados) como edad, género;
 De acuerdo con características de permanencia, se tiene definieron los motivos de viaje
como al trabajo, hogar y otros;
 Viajes (viaje promedio día);
 Tiempo de viaje entre la zona origen y destino;
 Nivel socio económico (estrato) definido de acuerdo la caracterización del INEI 2020,
Una restricción importante fue la imposibilidad de identificar el medio de transporte. Es decir, no es
posible identificar si el viaje se realizó caminando, bicicleta, auto particular, taxi o en transporte
público.
Los datos provenientes de Big Data fueron evaluados y adecuados, pasando entre otros de 335x335
zonas de tránsito (Big Data) a 1195x1195 zonas de tránsito (MT-ATU).

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Ilustración 3: Desagregación de viajes desde Big Data a MT 2019
Con respecto al reparto modal, este proceso de desagregación tuvo el objeto tomar la matriz de Big
Data desagregada a 1195x1195 (MT 2019) y multiplicar por dos vectores (origen y destino, ver
ilustración 4).
 Es así, que el vector el origen es la proporción de hogares que tienen 1 o más autos por
cada zona de tránsito se multiplica a la matriz y se obtiene una matriz de viajes en transporte
privado. Con el mismo criterio, se tiene un vector por origen de los hogares que no tienen
auto, se multiplica a la matriz y se obtiene los viajes en transporte público.
 Este proceso fue desarrollado en cada zona de 1195, de acuerdo con los planos
estratificados del 2020 y datos del Censo 2017 pronosticado al 2019, se tiene por cada zona
la cantidad de hogares que tienen 1 o más autos y se asume que dichos hogares viajaran
en transporte privado y los hogares que no tienen autos viajaran en transporte público (punto
de partida).
Estas matrices bases obtenidas con los criterios descritos son consideradas como base o semilla,
en el proceso de calibración se obtendrá la matriz final del modelo.
Ilustración 4: Proceso de la Partición modal de matriz base Big Data 1195x1195

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Con respecto a las matrices de viajes externas, fueron obtenidas de información recopilada de las
garitas de peajes de las carreteras que llegan a la ciudad, entre otros datos facilitados por el
Ministerio de Transporte y Comunicaciones al año 2019 y años anteriores.
Con respecto a las matrices de transporte de carga, estas fueron obtenidas mediante el “Estudio
para el Mejoramiento de la Logística de Distribución Urbana de Mercancías en Lima Metropolitana
y el Callao”, realizado por Ministerio de Transporte y Comunicaciones del año 2016. Estas matrices,
están desagregadas de acuerdo con la siguiente clasificación:
 Camiones ligeros de 2 ejes, tipo furgón;
 Camiones pesados de 2 ejes;
 Camiones articulados.
1.2.3. Calibración y Validación del Modelo de Asignación de Transporte
Una vez que se tiene las matrices bases por modos de transporte proveniente del proceso de
desagregación y transformación de las matrices del Big Data con los vectores y datos del censo
Hogares (con y sin auto), se pasó por un proceso de ajuste o calibración de matrices.
Esta calibración consiste en acercar lo más próximo los datos de la matriz (par Origen y Destino) a
los datos de campo que fueron obtenidos de fuentes secundarias y operación de transporte
(validaciones) para el año 2019. Se siguió los métodos que viene incluidos en el propio software
TransCAD en su versión 9, llegando a calibrar el modelo.
1.2.4. Factores de expansión día
Como se ha descrito el modelo de transporte corresponde al período pico de la mañana. Con esta
información, es necesario tener un factor de expansión para obtener los datos de demanda diaria
de un día entre semana. Para este efecto, se ha analizado los factores de expansión para el
transporte público.
Hemos utilizado la información histórica del 2019, de las validaciones de pasajeros que han
registrado en cada uno de los sistemas de: Línea 1 del Metro, Metropolitano (BRT) y Corredores
Complementarios.
Con esta información, calculamos el promedio de las 2 horas pico de la mañana y la tarde y el
porcentaje promedio de la hora valle, y se muestra en la siguiente tabla.
Para la Línea 1 del Metro se tiene (horario de operación reportado es de 16 horas de 06:00 a 21:59
horas):

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Tabla 2: Línea 1 del metro porcentaje en períodos del día
Fuente: ATU Línea 1 año 2019 los 12 meses
Para el Metropolitano se tiene (Se reporta un período de operación del servicio de 19 horas entre
las 05:00 a 23:59 horas):
Tabla 3: METROPOLITANO (troncal) porcentaje por período del día
Fuente: ATU METROPOLITANO noviembre y diciembre año 2019
Para los Corredores Complementario se tiene (Se reporta un período de operación del servicio de
20 horas entre las 04:00 a 23:59 horas, y algo marginal a las 0 horas):
Tabla 4: CORREDORES COMPLEMENTARIOS porcentaje por período del día
Fuente: ATU CC año 2019 los 12 meses
Período Rango de hora % hora
Hora pico de la mañana 7:00 - 8:59hr 8.7%
Hora pico de la tarde 18:00 - 19:59hr 8.9%
Hora Valle resto (12 hrs) 5.4%

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Comparando los tres sistemas se tiene:
Ilustración 5: Comparación horaria entre los sistemas
Se puede observar que los sistemas tienen diferentes horas de operación, como la Línea 1 opera
16 horas, Metropolitano 19 horas y los Corredores Complementarios 20 horas Cada sistema según
su rango de operación tendrá proporción de pasajeros hora diferente:
 Hay una coincidencia en la hora pico de la mañana, en todos los sistemas es de las 7:00 a
8:59 horas;
 En el período pico de la tarde, los de los Corredores Complementarios es 1 hora adelantada
que los otros sistemas;
 Los sistemas de Línea 1 del Metro y el metropolitano, son sistemas muy organizados. Sin
embargo, la proporción de todos los viajes en transporte público que cubren es bajo;
 La mayor parte de los viajes del sistema de transporte público se parece al perfil horario de
las rutas de los Corredores Complementarios.
Como se ha observado, los factores de expansión en cada período dependen de varios factores
propios de cada sistema en operación. Por lo tanto, para el cálculo de la demanda diaria de un
sistema específico, debe utilizarse los factores similares al mostrado.
Por ejemplo, para un proyecto similar a los Corredores Complementarios para estimar la demanda
diaria se recomienda utilizar el factor de (1/0.08) = 12.50, para calcular la demanda diaria a partir de
la hora pico de la mañana.
Del Factor de Expansión de Transporte Privado se tiene que el flujo de los vehículos privados al
tener libertad de movimiento tiene horas de salida del hogar diferente que el de transporte público,
debido a que sus tiempos de viaje son menores que el transporte público.
Entonces, para poder caracterizar adecuadamente el flujo de transporte privado, se construyó una
“línea cordón interno” respecto al centro de la ciudad (Plaza de Armas) y se identificaron puntos de

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aforos vehicular (tomada de estudios de semaforización realizados por la Municipalidad
Metropolitana de Lima) en dicha línea a 5km, 10km y 20 km, en la siguiente figura se muestra las
líneas descritas.
Tabla 5: Porcentaje promedio por período del día
Podemos observar que hay un período pico del 5.9% del flujo de tráfico diario y 5.1% en el período
pico de la tarde y período valle. Además, no se observan variaciones importantes en el período valle
(como el transporte público) esto podría significar que en el área metropolitana de Lima y callao hay
flujo intenso y continuo de los vehículos particulares.
Por lo tanto, para la expansión de los viajes de transporte privado, se utilizará el siguiente factor. Si
en la hora pico se considera el 5.9%, el factor será de 1/0.059 = 16.95 para un período de 17 horas
de un día típico entre semana.
1.2.5. Vectores de Viaje por Categoría de Hogar para Año 2019 (viajes 2019)
Para obtener los viajes 2019 se ha optado realizar el cálculo de las tasas de viajes por categorías,
basados en la información existente de los planes maestros 2004 y 2012, pero principalmente del
2004.
Con dichas encuestas de los planes maestros se puede obtener tasas de viajes motorizados en el
periodo mañana y basados en hogar de ida (BHI).
Son los viajes que se realizaron en modo auto, taxi y transporte público en el período de la mañana
entre la 7 a 9horas, según el ingreso familiar y posesión de autos en el hogar y basado en el hogar
de ida.
Tabla 6: Viajes motorizados período mañana y BHI
Además, tenemos los hogares del Área de Metropolitana de Lima y Callao en las 6 categorías por
cada zona de tránsito al año 2019, como se muestra en la siguiente tabla:
Hora pico de la mañana 7:00-8:59hr 5.9%
Hora pico de la tarde 18:00- 19:59hr 5.1%
Hora valle Resto (06:00-22.59hr) 5.1%
0 1+
Bajo 1.45 1.58
Medio 1.62 1.75
Alto 1.84 1.97
Ingreso
Familiar
Autos/hogar

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Tabla 7: Hogares por las 6 categorías y zonas de tránsito
Entonces, multiplicando las tasas de viajes por hogar en cada caso, se estiman los vectores finales
y se obtienen el siguiente resumen de viajes.
Tabla 8: Los resultados de los viajes
1.3. MODELO DE 4 ETAPAS
La aplicación del modelo de transporte de 4 etapas de la ATU, fue elaborado utilizando el software
de macro modelación de demanda TransCAD en su versión 99.
El enfoque de modelación de transporte sigue las metodologías que existen en diversas literaturas,
esta corresponde al clásico modelo secuencial de cuatro etapas.
Para resolver la inconsistencia del proceso de distribución – partición modal- asignación, se han
planteado diferentes soluciones entre las cuales está el proceso de retroalimentación (feedback),
que permite que en procesos iterativos se obtenga un sistema consistente en cuanto a los tiempos
de la red y la demanda.
Seguido, de acuerdo a la literatura estos modelos de cuatro etapas se definen en lo siguiente: El
modelo de Generación determina, a base de la información socioeconómica y de población, los
9 Puede correr en versión 8, sin embargo, se recomiendas aplicar el modelo en versión 9 del software y en Equipos o PC de
32 RAM como mínimo.
ZONA_ID BAJO_0 MEDIO_0 ALTO_0 BAJO_1 MEDIO_1 ALTO_1 TOTAL
1 - - - - - - -
2 - - - - - - -
3 840 70 - 278 81 - 1,269
4 - - 212 - - 499 712
5 - - 1,011 - - 1,669 2,680
6 - - 1,896 - - 1,804 3,700
7 - - 3,492 - - 1,945 5,437
8 - - - - - - -
9 - - - - - - -
10 218 393 - 56 139 - 806
11 - - 506 - - 723 1,229
12 2,346 - - 331 - - 2,677
13 2,389 - - 395 - - 2,784
14 5,076 - - 444 - - 5,520
HOGARES SIN AUTOMOVIL HOGARES CON AUTOMOVIL
BAJO_0 MEDIO_0 ALTO_0 BAJO_1 MEDIO_1 ALTO_1
GLOBAL DIA 6,578,574 6,341,207 4,359,360 1,027,498 1,345,873 3,141,212 22,793,724
GLOBAL PAM 2,009,854 1,835,976 1,270,723 310,621 411,127 929,046 6,767,348
MOTORIZADOS DIA 3,913,830 4,061,452 3,171,234 707,246 944,034 2,642,406 15,440,202
MOTORIZADOS PAM(2HR) 1,451,173 1,375,913 1,033,914 250,169 332,631 836,118 5,279,918
MOTORIZADOS PAM-BHI (2HR) 1,388,183 1,330,269 1,001,940 233,347 316,776 788,913 5,059,428
TOTAL
HOGARES SIN AUTOMOVIL HOGARES CON AUTOMOVIL
MOTIVO

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viajes producidos (Oi) y los viajes atraídos (Dj) por cada una de las zonas de análisis en que se
divide el área de estudio. El modelo de Distribución construye una matriz de viajes (Tij) entre pares
origen-destino de zonas. El modelo de Partición Modal divide los viajes entre los distintos modos de
transporte disponibles (Tk
ij). Finalmente, las matrices de viaje por modo son asignadas a las redes
correspondientes, obteniéndose de esta manera los flujos por enlace.
En la siguiente figura, muestra un esquema general del modelo y sus diferentes etapas o sub-
modelos que se siguió en la construcción del modelo de transporte de 4 etapas de la ATU.
Ilustración 6: Modelo secuencia de 4 etapas
Fuente: Modelling Transport – Ortuzar (clases) and Willumsen (pág. 23)
El esquema general del modelo secuencias de transporte de cuatro etapas mencionado líneas arriba
es insuficiente para poder entender todo el proceso real adoptado, por ello, a continuación, se
presenta la siguiente ilustración con la estructura de la metodología general detallado y/o utilizada
al presente.
La estructura del modelo contiene 7 fases:
 La primera fase, Inicialización, permite ajustar el modelo para tener en cuenta las
diferencias entre los escenarios. Permite indicar las vías y las líneas de transporte que
existen y, así, la carga que se aplica sobre la red para representar la ocupación resultante
de la oferta de transporte público.
 La Segunda etapa, Asignación de Transporte de Carga, permite obtener flujos de
vehículos para considerar la congestión en la red vial
 La Tercera etapa, Generación, permite obtener los vectores de producción y atracción de
viajes generales por zonas de tránsito.
Zonificación y
redes
Datos de año
base
Datos de
Planeación Futura
Base de Datos
Año base Futuro
Generación de Viajes
Distribución
Partición Modal
Asignación
j
i D
O ,
k
ij
T
E
Q
U
I
L
I
B
R
I
O
D
E
M
A
N
D
A
O
F
E
R
T
A
ij
T

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 La Cuarta etapa, Distribución, permite obtener la matriz de viajes.
 La Quinta etapa, Preparación y aplicación del modelo de elección modal, permite
obtener las matrices de viajes por modo.
 La Sexta etapa, asignación privada, permite obtener el nuevo equilibrio de tiempo con la
demanda sobre la red vial.
Por eso, y para obtener un equilibrio estable, un proceso de Feedback con 8 iteraciones
se aplica entre las etapas 4 y 6.
 La última etapa, asignación transporte privado y público, permite obtener la utilización
de las diferentes líneas de transporte público.

 La desagregación de matrices en cada etapa tuvo los siguientes esquemas:
En la siguiente ilustración, mostramos las estructuras seguidas:

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1.3.1. Etapa 1: Inicialización
En esta etapa realiza procesos iniciales para completar y seleccionar campos de la red vial:
2. Asignación Camion
1. Inicialización
3. Generación
4. Distribución
5. Elección Modal
6. Asignación privado
7. Asignación Privado y Público
Activación de los link o vías y servicios según el escenario elegido
Actualización de la frecuencia de las líneas de transporte publico
Actualización de la precarga a asignar
Matrices de vehículos de Carga son asignados a la red vial
El método de asignación utilizado será de Todo o Nada
Los resultados se incorporan como precarga adicional a la red vial
-Esta etapa contiene dos sub-etapas, la primera Producción viajes considera
tasas de viajes y hogares agrupados con o sin autos, utiliza el método de
Análisis por Categoría Simple (ACM)
-La segunda, Atracción viajes, considera las variables de Empleo, vehículos,
estudiantes, utiliza el método Regresión Lineal Múltiple (RLM), Ambos procesos
se realizan a nivel de zonas de tránsito.
-Se aplica un balanceo de Vectores, priorizando Producción
-Estimación de los tiempos generalizados, se crean las matrices de tiempos de
transporte privado y publico.
-Se aplica el modelo gravitatorio de distribución (se utiliza el sub modelo Gama)
a los vectores de Producción y atracción balanceados.
-Genera una Matriz base general de viajes
- Se segmenta la demanda, generando 60 matrices de viaje, Cautiva / no cautiva
de los transporte publico.
- Aplicación del modelo de elección modal a cada segmento matrices.
-Desagregación de las matrices por modo de los segmentos (Privado y Público)
-Calcula las matrices a asignar (matrices antes de la calibración)
- Actualización de los parametros de la red vial (Netword)
-Asignación privado (autos, taxis, camiones y precarga de publico)
-Evaluación de los tiempos de viaje privado y publico (tiempos libres) Skim
OD
-Se aplica Pivot o método incremental, utiliza matrices base 2019
Asignación sobre la red de transporte público
Feedback

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1.3.2. Etapa 2: Asignación Camiones
En esta etapa realiza la asignación del modo camiones, es una asignación simple, utiliza el método
“todo o nada” que considera solo los tiempos de viaje de la red:
1.3.3. Etapa 3: Generación
Para la producción de viajes se ha utilizado un modelo de “Análisis por categoría Simple (ACM)”,
esta consiste estimar los viajes basados en los hogares de acuerdo a segmentaciones de nivel
socioeconómicos (bajo, medio y alto) y posesión de vehículo en el hogar (no tiene y si tiene auto)),
la formulación que sigue se muestra en el siguiente:
Los viajes basados en el hogar, para el propósito p y categoría de usuarios n  
pn
bhi
i
O )
( , se calcula
utilizando el método de Análisis por Categorías Simple (ACM), según la siguiente ecuación.
pn
n
i
pn
bhi
i t
H
O .
)
( 
Donde:
pn
bhi
i
O )
( = Número de viajes con propósito p generados por los hogares de la categoría n de la zona
i.
n
i
H = Número de hogares en la zona i, correspondiente a la categoría de hogar n
pn
t = Tasa de viajes por propósito p y de hogares de categoría n
Este modelo requiere conocer el número de hogares por categoría en cada zona, lo cual debe ser
determinado o estimado a partir de información socioeconómica independiente, como el censo del
INEI. Además, que es necesario conocer la distribución de hogares por categoría no sólo en el año

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base de análisis; también se requiere la distribución futura de los hogares para cada uno de los
cortes temporales.
Las tasas de viajes se obtuvieron de estudios previos como en las encuestas del Estudio Plan
Maestro 2004 y 2012, principalmente 2004 por ser más robusto en sus datos.
Para la atracción de viajes se utilizó regresiones lineales múltiples utilizando variables
socioeconómicas como empleos y escolares en el destino, siguió la siguiente formulación.
j
k
jk
jk
o
p
j X
D 

 

  .
Donde:
p
j
D = Número de viajes con propósito p, atraídos por la zona j.
k
 = Parámetro de calibración.
jk
X = Variables explicativas (promedios zonales).
j
 = Error de la estimación para la zona j.
Las actividades seguidas se detallan en el siguiente diagrama de flujos:

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1.3.4. Etapa 4: Distribución
Una vez obtenida los vectores de producción y actuación balanceados, estas ingresan como input
para el modelo de distribución.
Además, es necesario calcular tiempos generalizados o las impedancias de transporte privado y
público que serán utilizados en el modelo gravitatorio gama para aplicar o generara las matrices
base, la formulación sigue el siguiente:
La función es la siguiente:
𝑓(𝑐𝑖𝑗) = 𝐾𝑐𝑖𝑗
𝑛
𝑒𝑥𝑝(−𝛽𝑐𝑖𝑗) Función combinada o tipo gamma.
Donde: 𝑛 > 0𝑦𝛽 > 0 y K>0 parámetros a calibrar y ij
c es el tiempo o costo generalizado entre un
par de origen destino (i,j).

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1.3.5. Etapa 5: Elección modal
Una vez aplicado el modelo gravitaría para obtener las matrices bases, esta ingresa como input para
el modelo de elección modal. La estructura del modelo Logit jerárquico fue el siguiente:
Considerando los parámetros luego de aplicar funciones de utilidad, genero los siguientes valores
TPC = transporte publico convencional
BRT = metropolitano
Para calcular la probabilidad se utilizado la siguiente fórmula:
𝑃1 =
1
1 + 𝑒−𝜆(𝑉1−𝑉0)

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Donde:
V1 = Utilidad sistemática del modo metro;
V0 = Utilidad sistemática del modo bus.
𝜆 = Constante, por lo general se asume 0.9
1.3.6. Etapa 6: Asignación privado
Este proceso de asignación consiste en asociar la oferta y la demanda, mediante un proceso iterativo
hasta alcanzar el principio de equilibrio. El equilibrio se obtiene cuando el costo generalizado es
igual, para todos los caminos alternativos sobre la red para cada par origen destino.
Los supuestos para el comportamiento de los usuarios son los siguientes:

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 Los usuarios son individuos racionales ya que intentan maximizar su utilidad personal (o
minimizar sus costos).
 Tienen conocimiento perfecto de las condiciones de operación de la red en cualquier
momento.
 En una asignación por equilibrio, el tiempo de viajes se calcula como la suma del tiempo del
auto sobre los enlaces y los tiempos en los giros.
 El costo generalizado se modifica cuando en un enlace el usuario tiene un costo adicional.
Por ejemplo, un peaje. Entonces, se puede expresar como tiempo*VOT+peaje, donde VOT
es el valor del tiempo.
 El modelo de transporte secuencial de cuatro etapas tiene una inconsistencia en los tiempos
de viaje en las fases de distribución-partición modal – asignación que debe ser resuelto de
manera adecuada.
Para resolver la inconsistencia del proceso de distribución – partición modal- asignación, se han
planteado diferentes soluciones entre las cuales está el proceso de retroalimentación (feedback),
que permite que en procesos iterativos se obtenga un sistema consistente en cuanto a los tiempos
de la red y la demanda. Los diferentes softwares de planeación de transporte ofrecen algoritmos o
programas para resolverlo, las cuales deben estar implementados dentro del proceso de aplicación
del modelo secuencial

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1.3.7. Método Pívot o incremental
Este método consiste en completar las celdas vacías de las matrices futuras con valores de la matriz
base calibrada, a fin de mantener la distribución del escenario calibrado y considerara los nuevos
cambios efectos del crecimiento de la ciudad o variaciones de la oferta en el sistema de transporte.
La formulación que se sigue es la siguiente:
Primer Proceso: Este primer proceso crea las celdas con datos en celdas calibradas
Segundo proceso: Condición que es el resultado de la resta de Matriz Gravitación futura menos
Matriz gravitación base, con la condición que debe ser mayor que cero (0).
En esta etapa se completa las celdas que en el año calibrado tiene celdas vacías.
Tercer proceso: Finalmente, se obtiene las matrices finales por modo de transporte, para asignar,
este proceso consiste en sumar matriz futura 1 más matriz futura 2 de los procesos antes
mencionados.
1.3.8. Etapa 7: Asignación Privado y Público
Para la asignación de transporte público, se utiliza el método de asignación con restricción de
capacidad. Esto se debe que en la ciudad en horas pico de la mañana, se observa saturación de
las rutas de transporte público.

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La asignación del modelo del tipo multi ruta sustentada en el cálculo de estrategia óptima, en el
modelo en desarrollo, se utilizará el método equilibrio pathfinder, que viene a ser la estrategia óptima
más la tarifa y con restricción de capacidad de las rutas. El concepto de estrategia es una
generalización del concepto de ruta. El tipo de estrategia del modelo considera lo siguiente:
 Debido al tiempo de espera involucrado en este sistema de transporte, el usuario puede
escoger un conjunto de rutas factibles para llegar a su destino y aborda el vehículo que
llegue primero y desciende en una parada o estación predeterminada, basado en el tiempo
esperado de viaje de la parada hacia su destino; este proceso se repite hasta que el usuario
llegue a su destino final.
 Dado que la red de transporte público tiene varios modos de transporte, durante la espera
en la parada puede escoger otro conjunto de líneas factibles de otros modos distintos para
llegar a su destino. La estrategia óptima es aquella que minimiza el tiempo total de viaje o
el costo generalizado (CG). Los tiempos considerados incluyen el de espera, en el vehículo,
la caminata y la tarifa, de acuerdo con la siguiente ecuación”.
𝐶𝐺 = 𝑇𝑉 + 𝑝𝑤. 𝑡𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎 + 𝑝𝑐. 𝑡𝑐𝑎 𝑚𝑖𝑛 𝑎𝑡𝑎 + 𝑝𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 + 𝑝𝑡. 𝑇𝑎 + 𝑡_𝑟𝑐
Donde:
TV = Tiempo de viaje dentro del vehículo de transporte público.
pw = Peso del tiempo de caminata;
𝑡𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎 = Tiempo de espera del usuario a la ruta o rutas.
pc = Peso del tiempo de caminata
𝑡𝑐𝑎 𝑚𝑖𝑛 𝑎𝑡𝑎 = Tiempo de caminata (en el origen y en el destino).
ptrans = Peso del transbordo.
pt = Factor para convertir la tarifa en minutos.
𝑇𝑎 = Tarifa total del viaje
t_rc = Tiempo para restringir por capacidad de la ruta.

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1.4. ADMINISTRACIÓN DEL MODELO DE TRANSPORTE
El Administrador del Modelo de TransCAD (TransCAD Model Manager), es un entorno gráfico para
crear modelos integrados de planificación de la demanda de viajes y escenarios de ejecución. El
Administrador del Modelo le permite crear, comprender y editar modelos de planificación basados
en una interfaz de diagrama de flujo.

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Un modelo es una secuencia de uno o más pasos que calculan o estiman algunos datos de salida
dados algunos datos de entrada. Por ejemplo, un modelo de asignación de tráfico genera tablas con
estimaciones de los flujos de tráfico (los datos de salida) dada una matriz OD de entrada y una red
de carreteras (los datos de entrada).
Un parámetro es una especificación de datos individuales en un modelo. Puede ser un archivo de
entrada, un archivo de salida, un valor constante o un valor de matriz.
Una sección es un grupo de parámetros y está destinada a permitirle organizar sus parámetros en
subconjuntos de la forma que desee.
Un escenario es una colección de parámetros para un modelo. Por ejemplo, es posible que desee
ejecutar el mismo modelo de asignación de tráfico para dos conjuntos diferentes de datos de
entrada, la red de planificación de 2020 y la red de planificación de 2030. Estos dos conjuntos de
especificaciones de datos corresponden a dos escenarios diferentes en TransCAD.
Utilice el Administrador de modelos para diseñar su modelo como un diagrama de flujo. Cada nodo
del diagrama de flujo es un paso de cálculo, una o más macros GISDK que calculan algunos datos
de salida y devuelven un valor numérico. Cada paso debe declarar un conjunto de parámetros de
entrada y de salida. Por ejemplo, un paso puede denominarse "Generación de viajes " con dos
archivos de entrada, una tabla demográfica y una base de datos zonal, y dos archivos de salida,
una tabla de agregación de viajes y una tabla de generación de viajes.

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